原创 快樂的LeetCode --- 16. 最接近的三數之和
題目描述： 給定一個包括 n 個整數的數組 nums 和 一個目標值 target。找出 nums 中的三個整數，使得它們的和與 target 最接近。返回這三個數的和。假定每組輸入只存在唯一答案。 例如，給定數組 n
2020-06-02 05:41:07
原创 快樂的LeetCode --- 204. 計數質數
題目描述： 統計所有小於非負整數 n 的質數的數量。 示例: 輸入: 10 輸出: 4 解釋: 小於 10 的質數一共有 4 個, 它們是 2, 3, 5, 7 。 解題思路1: 超出時間限制 引入flag標誌，利用f
2020-06-02 05:41:07
原创 Python、C++表示整數最大最小值
Python方法的最大最小值： import sys max_num = sys.maxsize print(max_num) # 最大值 9223372036854775807 min_num = -sys.maxsize
2020-06-02 05:41:07
原创 Python根據當前數組自適應生成最長列表
根據當前數組自適應生成最長列表： nums = [1,3,6,2,2] bitmap = [0 for _ in range(max(len(nums), max(nums)+1))] 結果爲：[0, 0, 0, 0, 0, 0
2020-06-02 05:41:07
原创 面試之C語言基礎算法系列(一)
前沿 著名計算機科學家沃思(Nikiklaus Wirth)提出一個公式： 算法 + 數據結構 = 程序 基礎算法是面試中必須要克服的障礙，因此，開始基礎算法系列的旅程吧！ 算法之旅 1. Fibonacci數
2020-06-02 05:41:07
原创 快樂的LeetCode --- 17. 電話號碼的字母組合
題目描述： 給定一個僅包含數字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母組合。給出數字到字母的映射如下（與電話按鍵相同）。注意 1 不對應任何字母。 示例: 輸入："23" 輸出：["ad", "ae", "af", "bd
2020-06-02 05:41:07
原创 快樂的LeetCode --- 6. Z 字形變換
題目描述： 將一個給定字符串根據給定的行數，以從上往下、從左到右進行 Z 字形排列。比如輸入字符串爲 "LEETCODEISHIRING" 行數爲 3 時，排列如下： L C I R E T O E S I I
2020-05-26 20:51:43
原创 常見的深度強化學習面試題及解答(持續更新ing)
1. 不打破數據相關性，神經網絡的訓練效果爲什麼就不好？ 在神經網絡中通常使用隨機梯度下降法。隨機的意思是我們隨機選擇一些樣本來增量式的估計梯度，比如常用的採用batch訓練。如果樣本是相關的，那就意味着前後兩個batch
2020-05-26 20:51:43
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原创 快樂的LeetCode --- 14. 最長公共前綴
題目描述： 編寫一個函數來查找字符串數組中的最長公共前綴。如果不存在公共前綴，返回空字符串 “”。 示例 1: 輸入: ["flower","flow","flight"] 輸出: "fl" 示例 2: 輸入: ["dog"
2020-05-24 13:20:18
原创 快樂的LeetCode --- 5.最長迴文子串
題目描述： 給定一個字符串 s，找到 s 中最長的迴文子串。你可以假設 s 的最大長度爲 1000。 示例 1： 輸入: "babad" 輸出: "bab" 注意: "aba" 也是一個有效答案。 示例 2： 輸入: "cb
2020-05-24 13:20:18
原创 快樂的LeetCode --- 尋找兩個正序數組的中位數
題目描述： 給定兩個大小爲 m 和 n 的正序（從小到大）數組 nums1 和 nums2。請你找出這兩個正序數組的中位數，並且要求算法的時間複雜度爲 O(log(m + n))。 假設 nums1 和 nums2 不會同
2020-05-24 13:20:18
原创 Python合併多個數組
1. 直接相加 str1 = [1, 2, 3] str2 = ['a', 'b', 'c'] str3 = ['z', 6, 'f'] str = str1 + str2 + str3 print(str) 結果爲：[1, 2
2020-05-24 13:20:18
原创 python找出列表中最長/短的字符串及他們的長度、下標
列表中包含多個字符串，當需要找出最長/短字符串的長度、最長/短字符串或者他們的下標時，此代碼都能搞定！歡迎 star ^ ^ 代碼如下： strs = ["flower", "flow", "flight"] len_str
2020-05-24 13:20:18
原创 DBSCAN聚類算法 — 理論 + 圖解 + 代碼
前期回顧 K-Means算法 — 算法原理、質心計算、距離度量、聚類效果評價及優缺點 一、前言 二、DBSCAN聚類算法 三、參數選擇 四、DBSCAN算法迭代可視化展示 五、常用的評估方法：輪廓係數 六、用Python實現
2020-05-22 20:19:17
原创 自然語言處理之企業文本故障樹生成思路及注意要點
項目步驟： 原始語料的預處理 (數據接入，語料過濾，噪聲去除) 語料噪聲的去除：正則表達式提取 數據集的劃分 (專有字段的劃分，語料內容的劃分) 樣本數據集的聚類 (特徵提取，聚類過程) 特徵提取算法: TF-IDF、wor
2020-05-22 20:19:17